交叉熵第48页

字节/腾讯算法岗暑期实习面经分享

到RMSprop到Adam以及Adam可能不会收敛，还说了NAG和AdaGrad）对于LR来说，LR如果多了一维冗余特征，其权重和AUC会怎样变化（权重变为1/2,AUC不会变化）写出LR的损失函数（交叉熵损失函数

kyle_wu_·2020-06-24 01:44

交叉熵损失函数总结: 定义、应用及求导

交叉熵损失函数总结:定义、应用及求导先说熵(entropie)，熵最早出现在热力学中，用于度量一个热力学系统的无序程度。后来熵被引入到信息论里面，表示对不确定性的测量。

kuweicai·2020-06-24 01:43

斯坦福大学-自然语言处理与深度学习（CS224n）笔记第四课单词窗口分类与神经网络

课程概要1、分类问题背景2、窗口分类与交叉熵导数建议3、后馈（Backpropagation)训练一、分类问题背景1、分类的一些主要符号说到分类任务，我们一般会有一个数据集包含样本：{xi,yi}i=1N

sansheng su·2020-06-24 01:35

class4---tensorflow:损失函数-激活函数、交叉熵、softmax函数

bias和激活函数activationfunction以后都用这种模型激活函数：relu（现在最常用）sigmoidtanhtf.nn.relu()tf.nn.sigmoid()tf.nn.tanh()交叉熵

木子若鱼·2020-06-23 20:20

pytorch crossentropy为nan

pytorchcrossentropy为nan交叉熵损失函数的具体为：loss=-(x*ln(z)+(1-x)*ln(1-z))z=softmax(pred_x)这样当z为0/1时会出现loss为nan

ShellCollector·2020-06-23 20:36

最大似然估计、KL散度和交叉熵

深度学习建立在概率论的基础上，本质是估计数据集(具有随机误差)的分布，即定义模型后进行参数估计。极大似然估计极大似然估计是点估计的一种，我们定义一个似然函数来作为对真实分布的估计，取似然程度最大的一组参数作为估计值。给定分布p(x;θ)p(x;\boldsymbol{\theta})p(x;θ)，从中取一组样本X1,X2,X3,...,XnX_1,X_2,X_3,...,X_nX1,X2,X3,.

ffiirree·2020-06-23 17:57

机器学习初级重要概念

输入数值如何进行计算输出值如何求得任意的参数的梯度下一轮的参数会如何进行梯度更新Loss函数/方差/交叉熵分类和回归的Loss函数如何求loss信息论中对于熵的计算信息熵条件熵信息增益交

秉寒CHO·2020-06-23 12:58

损失函数softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之间的区别与联系

cross_entropy-----交叉熵是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。

青松愉快·2020-06-23 08:27

理解熵，交叉熵和交叉熵损失

交叉熵损失是深度学习中应用最广泛的损失函数之一，这个强大的损失函数是建立在交叉熵概念上的。当我开始使用这个损失函数时，我很难理解它背后的直觉。

磐创 AI·2020-06-23 07:40

机器学习面试第2弹交叉熵损失vs.平方损失+ 合页损失函数HingleLoss+ 梯度下降函数的比较GD，SGD,Momentum，Adam

1.为什么要用交叉熵损失代替平方损失为什么不用二次方代价函数权值和偏置的偏导数为求导过程偏导数受激活函数的导数影响，sigmoid函数导数在输出接近0和1时非常小，会导致一些实例在刚开始训练时学习得非常慢

Hust_Shine·2020-06-23 06:40

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的介绍

sparse_softmax_cross_entropy_with_logits实际上是softmax和cross_entropy（交叉熵）两个函数的组合一、softmax核心是做归一化而softmax

AI小兵·2020-06-23 06:30

TensorFlow tf.keras.losses.BinaryCrossentropy

ylogy^+(1−y)log(1−y^)]L=-[ylog\\haty+(1-y)log\(1-\haty)]L=−[ylogy^+(1−y)log(1−y^)]y为真实值，y^\hatyy^为预测，交叉熵损失函数可以衡量

Claroja·2020-06-22 23:33

tensorflow笔记三：神经网络优化（损失函数：自定义损失函数、交叉熵、softmax()）...

前向传播搭建网络结构，反向传播训练网络参数。激活函数提高了模型的表达里，使模型更具有表达力。神经网络的层数，通常用神经网络的层数和神经网络待优化的参数的个数来表示。层数=隐藏层的层数+1个输出层总参数=总W+总b神经网络的优化四个方面：损失函数loss、学习率learning_rate、滑动平均ema、正则化regularization(1)损失函数（loss）:预测值（y）与已知答案（y_）的差

chq37777·2020-06-22 22:48

熵，信息熵，最大熵，交叉熵，交叉熵，损失函数，随机熵，vc熵的区别和联系

1熵的定义起源于物理学领域。热力学中表征物质状态的参量之一，用符号S表示，其物理意义是体系混乱程度的度量，简单的可以表述为，在一个孤立系统中，熵总是增大，朝无序的方向发展。2在信息论中，熵是信息熵,熵代表了信息量，系统状态越少，熵越少。系统越复杂，熵越大，定义如下，H(x)=E[I(xi)]=E[log(2,1/P(xi))]=-∑P(xi)log(2,P(xi))(i=1,2,..n)其中，x表

changdejie·2020-06-22 21:06

最小二乘GAN：比常规GAN更稳定，比WGAN收敛更迅速

改进方法就是将GAN的目标函数由交叉熵损失换成最小二乘损失，而且这一个改变同时解决了两个缺陷。为什么最小二乘损失可以提高生成图片质量？我们知道，GANs包含两个部分：判别器和生成器。

c2a2o2·2020-06-22 19:34

算法岗面试知识点总结

目录一、机器学习知识点二、深度学习知识点一、机器学习知识点1、交叉熵公式，逻辑回归（LR）公式，逻辑回归损失函数，SVM的损失函数2、逻辑回归（LR）和线性回归的区别线性回归用来做预测，LR用来做分类；

Asia-Lee·2020-06-22 15:45

关于决策树的特征选择，信息量/信息熵/相对熵/交叉熵的例子

说到决策树，必须了解信息熵。在没有接触机器学习之前，知道熵这个概念：描述事务的混乱程度。（当然，有更准确的或不同维度的定义，比如能量中不能用来做功的部分）如果没有外力，世界总是在熵增。比如气体扩散后不可能自己缩回去。而换个角度想，我们总是想去做一些事，让熵减。一个乱糟糟堆满各式各样东西的桌子，如果付出时间和力气，把它整理得干干净净分门别类，那它就从熵多到熵少了。类似地，统计学/机器学习中的信息熵，

anthea_luo·2020-06-22 14:20

kaggle 2018 data science bowl 细胞核分割学习笔记

一、获奖者解决方案1.第一名解决方案（Unet0.631）主要的贡献targets:预测touchingborders，将问题作为instance分割lossfunction：组合交叉熵跟softdiceloss

EdwardMa·2020-06-22 12:24

TensorFlow基础

TensorFlow运行模型--会话(session)变量神经网络常用生成随机数数组的函数变量初始化神经网络的实现基本步骤向前传播反向传播损失函数1-解决回归问题的损失函数：均方误差MSE2-解决分类问题的损失函数:交叉熵

ghcjasongo·2020-06-22 10:30

Tensorflow入门2（模型训练，模型评估）

常用的一个好用的成本函数叫交叉熵（cross-entropy）（感觉回到了高等热力学）。交叉熵产生于信息论里面

ZZMJ_F·2020-06-22 09:45

机器学习的损失函数

机器学习三方面损失函数交叉熵逻辑回归平方损失函数最小二乘Hinge损失函数SVM指数损失函数AdaBoost对比与总结机器学习三方面机器学习问题，大致包含这是哪个方面：模型：建立什么样的模型目标：怎么定义最大化或最小化的目标函数算法

Young_Gy·2020-06-22 09:24

深度学习的兴起：从NN到DNN | 小白深度学习入门

小白深度学习入门系列1.直观理解深度学习基本概念2.白话详解ROC和AUC3.什么是交叉熵4.神经网络的构成、训练和算法深度学习的兴起：从NN到DNN神经网络的历史沿革缘起1943年，神经生理学家和神经元解剖学家

叶锦鲤·2020-06-22 09:06

python编写softmax函数、交叉熵函数实例

python代码如下：importnumpyasnp#Writeafunctionthattakesasinputalistofnumbers,andreturns#thelistofvaluesgivenbythesoftmaxfunction.defsoftmax(L):passexpL=np.exp(L)sumExpL=sum(expL)result=[]foriinexpL:result.

·2020-06-22 08:38

神经网络中的损失函数

总览这篇文章主要记录了对损失函数和目标函数的理解，然后介绍了两种较常用的损失函数：均方误差和交叉熵。重点是记录对于交叉熵的认识，以及为什么交叉熵可以表示损失或代价，即其作用原理。

Zeii·2020-06-22 05:43

GAN的Loss的比较研究（1）——传统GAN的Loss的理解1

Loss_D只有两个分类，Realimage判为1，Fakeimage（由G生成）判为0，因而可以用二进制交叉熵

田神·2020-06-22 05:32

Softmax分类函数

softmax分类函数这部分教程将介绍两部分：softmax函数交叉熵损失函数在先前的教程中，我们已经使用学习了如何使用Logistic函数来实现二分类问题。

Zpadger·2020-06-22 05:46

深度学习：目标函数（objective function）

分类任务中的目标函数交叉熵损失函数

默语之声·2020-06-22 05:30

【深度学习】回归问题损失函数——均方误差（MSE）

分类问题请参考：【分类问题损失函数——交叉熵】回归问题解决的是对具体数值的预测，比如房价预测、销量预测等等，解决回归问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。

望天边星宿·2020-06-22 05:47

TensorFlow2.0_交叉熵原理简介

文章目录一、香农熵1.1香农熵原理公式1.2香农熵tf示例二、交叉熵（CrossEntropy）2.1交叉熵原理公式2.2one-hot下交叉熵的变形2.3tf2实现一、香农熵1.1香农熵原理公式在将交叉熵的时

Scc_hy·2020-06-22 04:26

常见机器学习面试问题

文章目录机器学习问题学习曲线判断是过拟合还是欠拟合为什么用交叉熵代替二次代价函数？

SCS199411·2020-06-22 04:45

当使用Sigmoid或者Softmax作为激活函数时，损失函数推荐使用交叉熵损失函数而不是均方差损失函数

Sigmoid函数形式Sigmoid(x)=11+e−xSigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}Sigmoid(x)=1+e−x1函数图像导数形式Sigmoid′(x)=e−x(1+e−x)2=Sigmoid(x)(1−Sigmoid(x))Sigmoid'(x)=\frac{e^{-x}}{(1+e^{-x})^2}=Sigmoid(x)(1-Sigmoid(x))Sigmoi

Robin_____·2020-06-22 04:35

Softmax激活函数以及多分类问题的推导

某个神经元的输出的值i，则经过SoftMax函数的输出为Si，公式为：示意图如下：SoftMax的损失函数，以及下降方法：要使用梯度下降，肯定需要一个损失函数，这里我们使用交叉熵作为我们的损失函数。

Planes_Walker·2020-06-22 03:30

tensorflow2.x第二篇

学习率策略，激活函数，正态分布函数，tf.where，正则化，交叉熵损失函数，优化参数策略指数衰减学习率策略importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltN

能不能只学数学呀·2020-06-22 02:00

基于卷积神经网络的乳腺肿瘤良恶性分类方法研究

一、创新点：1.多中心数据处理方法2.将原始的网络模型的sofmax分类器替换成SVM（主要是将softmax分类器所用的交叉熵损失函数替换成SVM的hingeloss形式的损失函数。）

Maragleangel·2020-06-22 01:07

LSGAN

在标准的GAN中，判别器DDD的损失函数使用的是交叉熵，虽然最后可以生成效果不错的图像，但是GA

Forlogen·2020-06-21 20:29

熵、信息熵、交叉熵详解

目录0前言1熵1.1自信息和熵1.2熵编码1.3联合熵和条件熵2互信息3交叉熵0前言信息论（InformationTheory）是数学、物理、统计、计算机科学等多个学科的交叉领域。

Elenstone·2020-06-21 19:09

动手学深度学习PyTorch版课程笔记

模型在训练数据集上表现出的误差泛化误差（generalizationerror）：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望计算误差使用模型中的损失函数来计算，例如之前的线性回归的平方损失函数和softmax回归的交叉熵损失函数机器学习模型应关注降低泛化误差模型的选择

Dennis_Shaw·2020-06-21 19:41

pytorch建立神经网络模型

torch可利用已有Sequential结构直接生成网络，也可以继承Module来自定义网络2、损失函数一般回归模型可用MSEloss（最小二乘法）,二分类模型可用BCEwithLogitsloss（二分类交叉熵

Clairezcy·2020-06-21 18:55

tensorflow2选择损失函数容易混淆的点

损失函数封装在tensorflow.keras.losses包计算二元分类的交叉熵binary_crossentropyBinaryCrossentropy可调用对象，一般自定义训练时使用计算多分类问题的交叉熵

吃了只鸡·2020-06-21 16:06

Softmax与Cross-entropy的求导

并且用交叉熵作为损失函数。本来就来分析下以交叉熵为损失函数的情况下，softmax如何求导。

愤怒的可乐·2020-06-21 15:13

GAN——LSGANs（最小二乘GAN）

改进方法就是将GAN的目标函数由交叉熵损失换成最小二乘损失，而且这一个改变同时解决了两个缺陷。为什么最小二乘损失可以提高生成图片质量？我们知道，GANs包含两个部分：判别器和生成器

Vic时代·2020-06-21 09:33

深度学习实习面试总结

1、关于损失函数的写出crossentropy的计算公式因为交叉熵一般会与softmax回归一起用，这里也把softmax函数顺带提一下对应的函数：cr

云水--禅心·2020-06-21 08:22

3_基于numpy的mlp反向传播实现

文章目录基于Numpy的反向传播a)Logitsticregression对标签进行one-hot编码（类似keras中的to_categorical)Softmax实现交叉熵，也就是negativeloglikelihootb

牛andmore牛·2020-06-21 08:32

机器学习深度学习笔试面试题目整理（3）

深度学习机器学习面试问题准备（必会）面试笔试整理4：机器学习面试问题准备（进阶）深度学习面试题深度学习岗位面试题1.决策树相关：主要见机器学习学习笔记（8）决策树KL散度用于度量两个分布的不相似性，KL(p||q)等于交叉熵

沙漏dan·2020-06-21 08:11

Logistic回归，优化求解

Logistic回归的目标函数Logistic回归的损失函数采用Logistic损失/交叉熵损失：其中y为真值，μ(x)为预测值为1的概率。

qq_40008456·2020-06-21 05:26

深度学习 | 训练网络trick——label smoothing(附代码)

之后在使用交叉熵函数来计算损失值：最终在训练网络时，最小化预测概率和标签真实概率的交叉熵，从而得到最优的预测概率分布。

yuanCruise·2020-06-21 04:40

【目标检测】深度学习目标检测中常用的的回归损失函数

分类的损失主要用交叉熵损失函数，没有太多的变化，目标框回归任务比较难，所示回归的损失函数近几年来一段

猪猪的珠珠·2020-06-21 03:01

特征选择方法之期望交叉熵

本文转自：http://blog.csdn.net/fighting_one_piece/article/details/38562183期望交叉熵也称为KL距离，反映的是文本类别的概率分布和在出现了某个特征的条件下文本类别的概率分布之间的距离

liu_zhlai·2020-06-21 03:27

深度学习（tensorflow2）笔记

日月光华-tensorflow笔记基础逻辑回归与交叉熵softmax分类对数几率回归解决的是二分类的问题，对于多个选项的问题，我们可以使用softmax函数。

Kasumi_syuu·2020-06-20 23:38

街景字符编码识别-模型训练与验证

baseline选择resnet18（因为数据集简单一点，先用小网络快速得到结果），采用交叉熵函数作为损失函数，用Adam优化器进行训练。下面我们将构建模型进行训练。

木子李子远·2020-05-30 23:17

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